天津市过敏性鼻炎预报遥感与气象、健康数据一体化分析,International Journal of Biometeorology
利用遥感数据可以进行长时间序列的植被监测，客观描述城市绿化水平，间接了解植物花粉的空间特征。花粉是季节性过敏性鼻炎患者的主要过敏原。气象因素会影响花粉的释放和扩散。因此，研究气象因素与过敏性鼻炎之间的复杂关系对于有效预防和治疗该疾病至关重要。在这项研究中，我们利用遥感数据对天津市的城市绿化进行了长达十年的全面分析，其植被覆盖率每年增加 0.51 种，重点关注其通过花粉分布变化对过敏性鼻炎的影响。利用高分辨率图像，我们量化了城市植被覆盖率 （FVC） 的变化及其与花粉类型和过敏性鼻炎病例的相关性。我们的分析揭示了 FVC 趋势与花粉浓度之间的显着相关性，令人惊讶的是 0.71 的值，突出了城市绿化对过敏性花粉水平的影响。我们在花粉爆发的季节性模式和过敏性鼻炎咨询之间建立了牢固的联系，在花粉高峰期咨询量显着增加。我们的研究结果表明，与木本植被相比，草本植物具有更高的致敏性。这种细致入微的理解强调了花粉敏感性和浓度在驱动过敏性鼻炎事件中的重要性。利用广义线性模型，确定了影响过敏性鼻炎就诊次数的显着特征 （P < 0.05）。 GLM 和 LSTM 模型均用于预测 2022 年春季和夏秋季鼻炎的就诊量。经过验证，发现 GLM 和 LSTM 模型的模拟值和实际值之间的 R² 值都超过了 95% 的置信度阈值。此外，夏秋季节的 R² 值 （GLM： 0.56， LSTM： 0.72） 高于春季 （GLM： 0.22， LSTM： 0.47）。比较 GLM 和 LSTM 模型的仿真值与实际值之间的误差，LSTM 在春秋两季都表现出更高的仿真精度，表现出优异的仿真性能。总体而言，我们的研究率先将遥感与气象和健康数据相结合，用于过敏性鼻炎预测。这种综合方法为公共卫生规划提供了有价值的见解，尤其是在城市环境中，并为先进的、特定位置的过敏性花粉预测和缓解策略奠定了基础。
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